基于已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率的50ETF期權(quán)定價(jià)研究
發(fā)布時(shí)間:2022-07-27 20:46
2015年2月9日上證50ETF期權(quán)正式上市交易,標(biāo)志著中國(guó)開(kāi)始進(jìn)入期權(quán)時(shí)代,也對(duì)期權(quán)的準(zhǔn)確定價(jià)提出了迫切要求。波動(dòng)率是期權(quán)定價(jià)模型的核心參數(shù),準(zhǔn)確估計(jì)和有效預(yù)測(cè)波動(dòng)率對(duì)期權(quán)定價(jià)性能至關(guān)重要。利用50ETF的日內(nèi)高頻價(jià)格計(jì)算已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率,使不可觀測(cè)的波動(dòng)率可以直接估計(jì)和建模。對(duì)已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率構(gòu)建帶杠桿的異質(zhì)自回歸伽馬(HARGL)模型,以及帶異質(zhì)杠桿的異質(zhì)自回歸伽馬(HARGHL)模型。提出進(jìn)一步區(qū)分日內(nèi)價(jià)格上行、下行風(fēng)險(xiǎn)對(duì)已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率預(yù)測(cè)的貢獻(xiàn),引入利用日內(nèi)正、負(fù)高頻收益率計(jì)算的已實(shí)現(xiàn)正、負(fù)半差,將上述模型分別改進(jìn)為HARGL-S模型和HARGHL-S模型,以更好地刻畫(huà)波動(dòng)的日內(nèi)杠桿效應(yīng)。通過(guò)對(duì)參數(shù)估計(jì)從真實(shí)測(cè)量到風(fēng)險(xiǎn)中性測(cè)量的轉(zhuǎn)換,實(shí)現(xiàn)蒙特卡洛模擬法的期權(quán)定價(jià)。采用50ETF期權(quán)上市起至2017年4月18日的42 406條期權(quán)合約收盤(pán)價(jià)數(shù)據(jù),通過(guò)模擬在期權(quán)價(jià)格和隱含波動(dòng)率上的均方根誤差,比較4種模型的定價(jià)性能。研究結(jié)果表明,①50ETF看漲期權(quán)和看跌期權(quán)均表現(xiàn)出明顯的波動(dòng)率"微笑"特征;②中國(guó)股市波動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)溢酬顯著為正,有必要對(duì)波動(dòng)率模型參數(shù)估計(jì)進(jìn)行從真實(shí)測(cè)量到風(fēng)險(xiǎn)中性測(cè)度的轉(zhuǎn)換;③...
【文章頁(yè)數(shù)】:13 頁(yè)
【文章目錄】:
引言
1 相關(guān)研究評(píng)述
2 模型和方法
2.1 已實(shí)現(xiàn)估計(jì)量的構(gòu)建
2.2 期權(quán)定價(jià)模型
2.3 測(cè)量轉(zhuǎn)換和蒙特卡洛模擬定價(jià)
3 數(shù)據(jù)和期權(quán)定價(jià)實(shí)證
3.1 數(shù)據(jù)處理
3.2 數(shù)據(jù)分析
3.3 模型估計(jì)結(jié)果分析
3.4 期權(quán)定價(jià)性能比較
4 結(jié)論
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]投資者關(guān)注對(duì)人民幣匯率價(jià)差波動(dòng)的影響研究——基于GARCH-MIDAS模型[J]. 尹力博,李勍. 管理科學(xué). 2017(05)
[2]基于高頻數(shù)據(jù)HAR-CVX模型的滬深300指數(shù)的預(yù)測(cè)研究[J]. 劉曉倩,王健,吳廣. 中國(guó)管理科學(xué). 2017(06)
[3]基于時(shí)變波動(dòng)率的50ETF參數(shù)歐式期權(quán)定價(jià)[J]. 楊興林,王鵬. 數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理. 2018(01)
[4]基于GARCH-GH模型的上證50ETF期權(quán)定價(jià)研究[J]. 郝夢(mèng),杜子平. 數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí). 2017(05)
[5]HAR-RV-EMD-J模型及其對(duì)金融資產(chǎn)波動(dòng)率的預(yù)測(cè)研究[J]. 龔旭,文鳳華,黃創(chuàng)霞,楊曉光. 管理評(píng)論. 2017(01)
[6]基于主成分分析的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)期權(quán)價(jià)格預(yù)測(cè)研究[J]. 駱樺,劉興. 浙江理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2017(01)
[7]基于TVS-HAR模型的農(nóng)產(chǎn)品期貨市場(chǎng)已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率的預(yù)測(cè)研究[J]. 田鳳平,楊科. 系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐. 2016(12)
[8]隔夜收益率能提高高頻波動(dòng)率模型的預(yù)測(cè)能力嗎[J]. 馬鋒,魏宇,黃登仕,莊曉洋. 系統(tǒng)工程學(xué)報(bào). 2016(06)
[9]引入聯(lián)跳的中國(guó)股市協(xié)方差預(yù)測(cè)——基于多元HAR模型[J]. 瞿慧,紀(jì)萍. 管理科學(xué). 2016(06)
[10]基于時(shí)變波動(dòng)率與混合對(duì)數(shù)正態(tài)分布的50ETF期權(quán)定價(jià)[J]. 王鵬,楊興林. 管理科學(xué). 2016(04)
本文編號(hào):3666146
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【文章目錄】:
引言
1 相關(guān)研究評(píng)述
2 模型和方法
2.1 已實(shí)現(xiàn)估計(jì)量的構(gòu)建
2.2 期權(quán)定價(jià)模型
2.3 測(cè)量轉(zhuǎn)換和蒙特卡洛模擬定價(jià)
3 數(shù)據(jù)和期權(quán)定價(jià)實(shí)證
3.1 數(shù)據(jù)處理
3.2 數(shù)據(jù)分析
3.3 模型估計(jì)結(jié)果分析
3.4 期權(quán)定價(jià)性能比較
4 結(jié)論
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]投資者關(guān)注對(duì)人民幣匯率價(jià)差波動(dòng)的影響研究——基于GARCH-MIDAS模型[J]. 尹力博,李勍. 管理科學(xué). 2017(05)
[2]基于高頻數(shù)據(jù)HAR-CVX模型的滬深300指數(shù)的預(yù)測(cè)研究[J]. 劉曉倩,王健,吳廣. 中國(guó)管理科學(xué). 2017(06)
[3]基于時(shí)變波動(dòng)率的50ETF參數(shù)歐式期權(quán)定價(jià)[J]. 楊興林,王鵬. 數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理. 2018(01)
[4]基于GARCH-GH模型的上證50ETF期權(quán)定價(jià)研究[J]. 郝夢(mèng),杜子平. 數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí). 2017(05)
[5]HAR-RV-EMD-J模型及其對(duì)金融資產(chǎn)波動(dòng)率的預(yù)測(cè)研究[J]. 龔旭,文鳳華,黃創(chuàng)霞,楊曉光. 管理評(píng)論. 2017(01)
[6]基于主成分分析的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)期權(quán)價(jià)格預(yù)測(cè)研究[J]. 駱樺,劉興. 浙江理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2017(01)
[7]基于TVS-HAR模型的農(nóng)產(chǎn)品期貨市場(chǎng)已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率的預(yù)測(cè)研究[J]. 田鳳平,楊科. 系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐. 2016(12)
[8]隔夜收益率能提高高頻波動(dòng)率模型的預(yù)測(cè)能力嗎[J]. 馬鋒,魏宇,黃登仕,莊曉洋. 系統(tǒng)工程學(xué)報(bào). 2016(06)
[9]引入聯(lián)跳的中國(guó)股市協(xié)方差預(yù)測(cè)——基于多元HAR模型[J]. 瞿慧,紀(jì)萍. 管理科學(xué). 2016(06)
[10]基于時(shí)變波動(dòng)率與混合對(duì)數(shù)正態(tài)分布的50ETF期權(quán)定價(jià)[J]. 王鵬,楊興林. 管理科學(xué). 2016(04)
本文編號(hào):3666146
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